SPSS ile Cronbach’s Alpha Testi (Resimli)

Cronbach’s Alpha değeri, ölçümlerin güvenirliğini değerlendirmek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu makalede, Cronbach’s Alpha’nın ne olduğunu ve değerlerinin ne anlama geldiğini keşfedeceğiz. Ayrıca, SPSS istatistik programı kullanarak Cronbach’s Alpha testinin nasıl gerçekleştirileceğini öğreneceğiz. Son olarak, gerçek bir deney ölçeği üzerinde gerçekleştirilen Cronbach’s Alpha analizini ve bu değerin nasıl yorumlanacağını göreceğiz.

Cronbach’s Alpha Nedir?

Cronbach’s Alpha, bir ölçek veya test maddelerinin güvenilirliğini (iç tutarlılığını) değerlendirmek için kullanılan bir istatistiksel testtir.

Cronbach’s Alpha’sını anlamak için güvenilirlik kavramını kavramak önemlidir. Psikolojik ölçümde güvenilirlik, bir ölçekteki soruların, aynı kavramı ölçüyor olma miktarıdır. Örneğin, Anksiyete seviyelerini ölçmeyi amaçlayan bir anketin tüm sorularının Anksiyete’nin çeşitli yönlerini ölçmesi ve bu ölçümleri sorular arasında tutarlı bir şekilde yapması gerekmektedir.

Cronbach’s Alpha değeri, bir ölçekteki tüm maddeler arasındaki ortalama korelasyon hesaplanarak ölçülür. Temelde, maddelerin bir ölçekte veya testte birbirleriyle ne kadar iyi ilişkili olduğunu ölçer. Cronbach’s Alpha değeri 0 ile 1 arasında değişir, daha yüksek değerler daha yüksek iç tutarlılığı gösterir. 1’e daha yakın bir değer, genelde maddelerin birbiriyle yüksek korelasyon gösterdiğini ve ölçekte güçlü iç tutarlılık olduğunu gösterir. Yüksek bir Cronbach’s Alpha, bir ölçeğin veya testin maddelerinin aynı yapıyı güvenilir bir şekilde ölçtüğünü gösterir ve bu da ölçeğin doğruluğuna olan güveni artırır.

Cronbach’s Alpha, yeni geliştirilmekte olan ölçeklerin iyileştirmeye de yardımcı olur. Ölçeğin ilk versiyonlarında bir ön test grubuna ölçek verilir ve Cronbach’s Alpha değeri bulunur. Eğer bulunan Cronbach’s Alpha değeri düşükse, bu, ölçekteki bazı maddelerin istenen şeyi yeterince iyi ölçmediğini gösterir. Araştırmacılar bu bilgiyi kullanarak ölçekteki sorunlu maddeleri çıkarabilir ve ölçeği revize edebilir, bu da ölçeğin güvenilirliğini ve geçerliliğini artırır.

Cronbach’s Alpha Ne Zaman Kullanılır?

Cronbach’s Alpha değeri iki birbirine benzer ama birazcık farklı amaç için hesaplanmaktadır:

• Yeni bir ölçek geliştirirken o ölçeğin güvenilirlik miktarını test etmek için
• Başkasının önceden yaptığı hazır bir ölçeği araştırmamızda kullandığımızda o ölçeğin güvenilirlik miktarını test etmek için

Bu sayfada iki kullanım alanı için de Cronbach’s Alpha değeri SPSS ile nasıl hesaplanır anlatacağım. Önce hazır ölçek için Cronbach’s Alpha hesaplamayı anlatıyorum çünkü genelde bu daha sık kullanılıyor. Ondan bir sonraki başlık altında da kendi ölçeğimizi geliştirirken Cronbach’s Alpha hesaplama ve yorumlamayı anlatıyorum.

Cronbach’s Alpha Değeri ve Anlamı

Cronbach’s Alpha değeri, 1’e yaklaştıkça, ölçekteki maddelerin birbirleriyle daha uyumlu olduğu ve ölçeğin daha güvenilir olduğu anlamına gelir. Öte yandan, değer 0’a yaklaştıkça ölçek içindeki maddelerin uyumunun zayıf olduğunu ve ölçeğin güvenirliğinin düşük olduğunu gösterir.

Genellikle, iyi bir Cronbach’s Alpha değeri 0.70 ile 0.90 arasında kabul edilir. Aşağıdaki tabloda Cronbach’s Alpha değerlerinin yaygın olarak nasıl yorumlandığını görebilirsiniz.

Yüksek Cronbach’s Alpha olması daha iyi demiştik ama Cronbach’s Alpha değerinin 0.90’ın üzerinde olması da ideal değildir. 0.90’ın üzerinde Cronbach’s Alpha değerine sahip olan ölçekler, ölçeğin birçok sorusunun tamamen aynı şeyin defalarca kez ölçüyor olduğunu işaret eder. Bu gereksizdir ve ölçeği gereksiz yere uzatır. Bu durumda ölçekteki aşırı uyuma sahip soruların bazıları çıkartılırsa ölçek daha efektif olur.

Cronbach’s Alpha değeri, formülü gereği, ölçekteki sorular azaldıkça azalma eğilimindedir, ölçekteki sorular arttıkça artma eğilimindedir. Bu yüzden, 4-5 sorudan oluşan ölçeklerde 0.70’ten biraz düşük Cronbach’s Alpha değerleri kabul edilirken, 30-40 soruluk ölçeklerde 0.70’ten aşağı Cronbach’s Alpha değerleri asla kabul edilmemelidir.

SPSS ile Cronbach’s Alpha Hesaplama (Hazır Ölçek)

Başkasının geliştirmiş olduğu ve bizim deneyimizde kullandığımız ölçeğin Cronbach’s Alpha değeri SPSS ile aşağıdaki gibi hesaplanıyor. Bu örnekte, 14 sorudan oluşan EID isimli bir ölçeğin Cronbach’s Alpha güvenilirlik katsayısını hesaplayacağız.

Öncelikle, ölçeğimizde ters kodlanmış sorular varsa, bunları diğer sorularla aynı yönü gösterecek şekilde SPSS’te ters kodluyoruz. Nasıl yapıldığını görmek için linke tıklayıp ters kodlama hakkındaki yazımı okuyabilirsiniz.

Cronbach’s Alpha analizine başlamak için, SPSS’te,

Analyze -> Scale -> Reliability Analysis

Açılan pencerede, test edeceğimiz ölçekte bulunan bütün maddeleri soldaki kutudan alıp sağdaki Items kutusuna atıyoruz.

Eğer ölçekte ters kodlanmış soru varsa, o sorunun orijinalini değil, bizim SPSS’te sonradan düzgün kodlamaya çevirdiğimiz yeni halini Items kutusuna atmalıyız.

Statistics butonuna basıyoruz. Açılan pencerede kırmızı ok işaretiyle gösterilen maddeleri işaretliyoruz. Continue ve OK’a basarak Cronbach’s Alpha analizimizi başlatabiliriz artık.

SPSS Cronbach’s Alpha Tablo Yorumlama (Hazır Ölçek)

İlk önce bakmamız gereken tablo Reliability Statistics tablosu. Burada Cronbach’s Alpha değerini görebiliyoruz. Eğer 0.70 – 0.90 arasındaysa süper. Asıl bakmamız gereken tablo bu.

Eğer Cronbach’s Alpha değerini 0.70’ten daha küçük bulduysak, bu ölçeği araştırmamızda kullanmamalıyız çünkü bu yeterince tutarlı bir ölçek değildir.

Fakat demin yukarıda dediğim gibi 4-5 sorudan oluşan küçük ölçeklerde Cronbach’s Alpha 0.70’ten biraz daha küçük çıkabilir, böyle bir durumda sorun yok, ölçeği araştırmanızda kullanabilirsiniz.

Eğer Reliability Statistics tablosunda 0.70 – 0.90 arasında bir değer bulduysak diğer tablolara bakmaya gerek yok bile. Ama sırf göstermiş olmak için aşağıda bakalım.

Item Statistics tablosunda, ölçekteki her bir öğe için Ortalama (Mean) ve Standart Sapma’yı (Std. Deviation) görebiliriz. Eğer ölçek güvenilir ise her maddenin ortalama ve standart sapma değerleri benzer olmalıdır. Eğer bir madde diğerlerine göre çok yüksek veya çok düşük değere sahip ise, bu maddenin diğer maddelere uyum oranı düşük demektir.

Inter-Item Correlation Matrix tablosunda, ölçekteki ayrı ayrı olarak her madde için katılımcıların işaretlediği skorların başka bir madde ile ne kadar korelasyon gösterdiği gösterilmektedir. Genelde 0.3 ve 0.5 civarında korelasyonlar görüyoruz, güzel. Eğer çok fazla 0.1 0.2 civarında korelasyon olsaydı veya negatif yönde korelasyonlar olsaydı zaten Cronbach’s Alpha değeri de düşük çıkardı.

Bu tabloda bütün korelasyonların pozitif olması da güzel. Eğer negatif korelasyon olsaydı ya biz ters kodlanmış bir maddeyi yanlışlıkla analize soktuk ya da ölçek çok kötü demektir. Bu durumda zaten Cronbach’s Alpha değeri de düşük çıkardı.

Item-Total Statistics tablosundaki kırmızı yuvarlak içine aldığım sütun, ölçekteki her maddenin, diğer maddelerin bütünüyle genel olarak ne kadar korelasyon gösterdiğini gösteriyor. Bu örnekteki 0.4 – 0.6 civarındaki değerler çok güzel. Korelasyon testinden hatırlarsak, 0.4 – 0.6 civarı korelasyonlar yeterince güçlü sayılmaktadır.

Dediğim gibi ilk baktığımız tablodaki Cronbach’s Alpha değeri 0.70 – 0.90 arasındaysa diğer tablolara bakmaya pek gerek yoktu. Bu örnekte sırf göstermiş olmak için gösterdim.

Başkasının yapmış olduğu hazır ölçeği deneyimizde kullanırken, Cronbach’s Alpha analizine göre ölçekteki bazı sorular diğerleriyle çok uyumlu görünmüyor ise, bu soruları ölçekten çıkartmamalıyız! Ölçeği ya bir bütün olarak kullanmalı ya da hiç kullanmamalıyız.

SPSS ile Cronbach’s Alpha Hesaplama (Kendi Geliştirdiğimiz Ölçek)

Diyelim yeni bir araştırma yapıyoruz ve ölçmek istediğimiz şey hakkında literatürde başkasının yaptığı güzel bir ölçek bulamadık. Böyle bir durumda kendi ölçeğimizi geliştirebiliriz. Bunu yaparken ölçeğin birçok kez ön katılımcı gruplarıyla güvenilirlik testini yapmalıyız ve test sonuçlarını analiz edip Cronbach’s Alpha değeri güvenilir aralığa gelene kadar ölçeği modifiye etmeliyiz.

Bu örnekte, 10 sorudan oluşan, kendimiz geliştirmekte olduğumuz EID isimli yeni ölçeğin Cronbach’s Alpha güvenilirlik katsayısını hesaplayacağız ve ölçeğimizi modifiye etmemize gerek var mı bakacağız.

Kendi geliştirdiğimiz ölçek için SPSS’te Cronbach’s Alpha testini aşağıdaki gibi yapıyoruz.

Öncelikle, ölçeğimizde ters kodlanmış sorular varsa, bunları diğer sorularla aynı yönü gösterecek şekilde SPSS’te ters kodluyoruz. Nasıl yapıldığını görmek için linke tıklayıp bunun hakkındaki diğer yazımı okuyabilirsiniz.

Analyze -> Scale -> Reliability Analysis

Açılan pencerede, test edeceğimiz ölçekte bulunan bütün maddeleri soldaki kutudan alıp sağdaki Items kutusuna atıyoruz.

Eğer hazırladığımız ölçekte ters kodlanmış soru varsa, o sorunun orijinalini değil, bizim SPSS’te sonradan düzgün kodlamaya çevirdiğimiz yeni halini Items kutusuna atmalıyız.

Statistics butonuna basıyoruz. Açılan pencerede kırmızı ok işaretiyle gösterilen maddeleri işaretliyoruz. Continue ve OK’a basarak Cronbach’s Alpha analizimizi başlatabiliriz artık.

SPSS Cronbach’s Alpha Tablo Yorumlama (Kendi Geliştirdiğimiz Ölçek)

SPSS sonuç tablolarından ilk bakmamız gereken tablo Reliability Statistics tablosu. Bu tabloda, ölçeğimizin Cronbach’s Alpha değerini görebiliyoruz.

Bu örnekte Cronbach’s Alpha 0.65 çıkmış. 10 maddeden oluşan bir ölçeğin güvenilir sayılması için Cronbach’s Alpha’nın en az 0.70 olması gerekirdi.

Demek ki geliştirmekte olduğumuz ölçeğimizin bazı maddelerinde sorun olabilir. Hangi maddelerde sorun olduğunu incelemek için diğer SPSS tablolarını incelemeliyiz.

Ölçeğimizde hangi soruların diğerleriyle uyumsuz olduğunu görmenin en kolay yolu, Item-Total Statistics tablosuna bakmaktır. Burada en sağdaki sütunda, her soru için, eğer o soru ölçekten silinirse kalan soruların birlikte Cronbach’s Alpha değerinin kaç olacağı görünmektedir.

Hatırlarsak bizim ilk Cronbach’s Alpha değerimiz 0.65’ti. Aşağıdaki tabloyu incelersek, eğer 4 numaralı soru çıkartılırsa kalan 9 soruluk yeni ölçeğimizin Cronbach’s Alpha’sının 0.75 olacağı görünüyor. O zaman bu soruyu ölçekten çıkartıp, kalan 9 soruyu yine Cronbach’s Alpha testine sokalım.

Her zaman, önce, çıkartıldığı takdirde kalan soruların en yüksek Cronbach’s Alpha değerini vereceği soruyu ölçekten çıkartıp, teker teker sırayla gitmek en iyisidir.

Bu arada Inter-Item Correlation Matrix tablosuna bakarak da 4. soruyu ölçekten çıkartmamız gerektiğinin sağlamasını yapabiliriz. Katılımcıların 4. soruya verdikleri cevaplarla diğer sorulara verdikleri cevapların korelasyonları hep 0’a çok yakın. Bu da, bu sorunun diğer sorularla alakasız olduğuna işaret ediyor. Tamam şimdi bu soruyu ölçekten çıkartıp kalan 9 soruluk ölçeği Cronbach’s Alpha testine sokalım.

Şimdi aynı Cronbach’s Alpha testini 4 numaralı soruyu ölçekten çıkartıp tekrar yapalım.

Yeni Cronbach’s Alpha değerimiz üstteki analizdeki Item-Total Statistics tablosunun vaat ettiği gibi 0.755 çıkmış, güzel.

Aslında şimdi Cronbach’s Alpha değeri 0.7’nin üstüne çıktığı için ölçeğimiz artık uygun hale geldi sayabiliriz. Yine de daha iyi anlamış olmak adına aşağıdaki tabloları da inceleyelim.

Şimdi bu yeni analizin Item-Total Statistics tablosuna bakalım ve acaba ölçekten bir tane daha soruyu çıkartmak Cronbach’s Alpha’yı arttırıyor mu diye inceleyelim.

Halihazırda 9 soruluk yeni ölçeğimizin Cronbach’s Alpha değeri 0.755’ti. Ölçekten eğer 1 soruyu daha çıkartırsak, 10 numaralı soru hariç, yeni Cronbach’s Alpha değerleri şimdikinden daha düşük olacak. Eğer 10 no’lu soruyu çıkartırsak da 0.755’ten 0.765’e çıkacak, çok küçük ve önemsiz bir artış. O zaman kendimiz hazırlıyor olduğumuz yeni ölçeğimizin Cronbach’s Alpha testiyle iyileştirilmesi işlemini tamamlamış sayabiliriz.

Son olarak, bu yeni Cronbach’s Alpha testimizin Inter-Item Correlation Matrix tablosuna göz atarak, vardığımız sonuçların sağlamasını yapabiliriz. Ölçekteki soruların birbirleriyle olan ikili korelasyonları hep pozitif ve 0.3 etrafında dolanıyor. Bu güzel, soruların çoğu birbiriyle orta miktarda korelasyona sahipmiş.

Sadece 10 no’lu sorunun diğer sorularla olan korelasyonu 0’a birazcık yakın. Item-Total Statistics tablosunda da 10 no’lu soruyu ölçekten çıkartırsak Cronbach’s Alpha değerinin 0.010 miktarında çok az bir artış göstereceğini bulmuştuk, bu iki tablonun söyledikleri birbirini tutuyor. Buradaki 10 no’lu soru gibi bir durumda soruyu ölçekten çıkartmamak daha iyidir. Ölçekten mümkün olduğunca az soru silmek, genellikle ölçtüğünüz şeyi daha kapsamlı olarak ölçmenizi sağlar ve bu iyi bir uygulamadır.

Yaptığımız analizin sonuçlarından tamamen emin olduktan sonra deneyimizde kullanmaya başlamak bilimsel açıdan en iyi uygulamadır. Bunun için, ölçeği burada yaptığımız analiz sonuçlarının önerdiği gibi 9 soruluk haliyle deneyimizde kullanmaya başlamadan önce, yine yeni bir ön test grubuyla test edip, Cronbach’s Alpha değerinin bu yeni ön test grubunda da 0.70’in üzerinde çıkıp çıkmadığını kontrol etmeliyiz.

Eğer 0.70’den büyük çıkarsa, artık deneyimizde ölçeğimizin bu yeni versiyonunu kullanabiliriz. Eğer yeni testimizde de 0.70’ten küçük bir Cronbach’s Alpha çıkarsa, yine yukarıda anlattığım gibi testleri ve iyileştirmeleri yapıp ölçeğimizi tekrardan modifiye etmek ve aynı adımları uygulamak gerekecektir.

Cronbach’s Alpha Güven Aralığı Hesaplama

Güvenilirlik analizimiz sonucunda ölçeğimizin Cronbach’s Alpha değerini bulduk. Değerin 0.70 ile 0.90 arasında olması ideal demiştik. Fakat bu değerin sınırlara yakın olduğu durumlarda, en doğru yorumlamayı yapabilmek için, güven aralıklarının da hangi sayılar arası olduğunu bilmek faydalı olacaktır.

İstatistikte güven aralığı, bir parametrenin (örneğin, bir grubun ortalama değeri veya varyans değeri) belirli bir güven düzeyi içinde tahmin edildiği aralığı ifade eder. Genellikle %95 güven aralığı kullanılır.

Analyze -> Scale -> Reliability Analysis

Ölçeğimizin bütün sorularını Items kutusuna atıyoruz, sonra “Statistics” butonuna basıyoruz. Açılacak pencerede “Intraclass Correlation Coefficient” seçeneğini işaretlemeliyiz. Ayarları ekrandaki gibi yaptıktan sonra analizi başlatalım.

Gördüğünüz gibi, aşağıda “Reliability Statistics” tablosunda yukarıdaki örneklerdeki gibi basit bir Cronbach’s Alpha değeri görünüyor. Onun altındaki “Intraclass Correlation Coefficient” tablosunda ise, Average Measures satırında, aynı Cronbach’s Alpha değeriyle birlikte, Cronbach’s Alpha değerinin alt ve üst güven aralıkları da gösteriliyor.

Buna göre, bu ölçeğimizin Cronbach’s Alpha değeri 0.804’tür. %95 güven aralığındaki alt güven aralığı sınırı 0.754, üst güven aralığı sınırı da 0.847’dir. Yani, ölçeğimizin Cronbach’s Alpha’sının %95 güven aralığındaki her değer, 0.70 ile 0.90 arasındaymış. O zaman ölçeğimizin gayet uygun bir ölçek olduğu sonucuna varabiliriz.

SPSS’te Cronbach’s Alpha ile ilgili her şey bu kadardı. Hazır bir ölçeğin Cronbach’s Alpha değerini bulma ve yorumlamayı, kendi geliştiriyor olduğumuz ölçeği Cronbach’s Alpha değeri vasıtasıyla modifiye etmeyi, bulduğumuz Cronbach’s Alpha değerlerini en iyi şekilde yorumlamak için güven aralığı oluşturmayı anlattım. Artık siz de Cronbach’s Alpha analizlerinizi uygun şekilde yapabilirsiniz.